鴻海搶吃AI商機的最強後盾!AI研究所解密:電動車後的下一步是什麼?
鴻海搶吃AI商機的最強後盾!AI研究所解密:電動車後的下一步是什麼?

鴻海在AI時代也是不斷被點名的台廠,而「鴻海研究院人工智慧研究所」就是鴻海轉型的關鍵。

鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽4月26出席《台灣AI博覽會》,先從近期熱門的NVIDIA(輝達)開始聊起,「AI模型能力越來越強,能夠讓產業產生巨大的變化。」而如果要讓大型語言模型訓練AI,最核心的就是運算速度,而運算速度的快慢來自於硬體設備。栗永徽提到,鴻海在硬體製造的戰鬥力非常高,是NVIDIA多款產品的代工者。

鴻海2024年的發展主軸,提供全方位的解決方案平台.jpg
鴻海2024年的發展主軸,提供全方位的解決方案平台。
圖/ 黃詩媛拍攝

然而,鴻海也在思考,如何借助在硬體製造領域的優勢,來協助鴻海在AI時代有新的策略性改變?

栗永徽表示,鴻海計畫成為「解決方案服務商」(Solution Provider),是鴻海在生成式AI時代的主軸,並且朝向高毛利率的產品發展。

在這當中,鴻海研究院則扮演了研發創新的角色,目前將最新研發技術擴展到3個平台(智慧製造、智慧電動車、智慧城市), 而2024年將會大力推動在智慧城市的應用領域

鴻海未來怎麼做?在高雄率先展示智慧城市布局

鴻海在智慧城市已經進行不少的實驗,舉例來說,鴻海在2023年與高雄市政府合作發展智慧城市,由鴻海董事長劉揚偉命名為「CityGPT」的高雄專屬智慧城市後台,連結智慧治理、智慧交通、智慧觀光等方案,再結合鴻海自行研發的LLM,放到鴻海研發的「Super APP」,提供企業、政府以及市民相關服務。

這一套做法,是鴻海將導入麻省理工學院在智慧城市的相關研究,參考國際城市的數位化、智慧化經驗,並以高雄市作為落地驗證的應用場域。

以市民服務為例:
交通服務 ,民眾可以利用「Super APP」裡的地點搜尋功能,進行路線規劃。
市民問答 ,可以透過APP詢問AI建議的旅遊景點。
市民訴求 ,APP可以直接向市府回報交通路況或公共設施的維護問題,提升城市維運效率。

除此之外,鴻海旗下的鴻華科技在高雄橋頭科學園區的電動巴士製造廠,是鴻海在台灣建置的指標性AI工廠之一,結合數位孿生(Digital Twin)科技,導入雲端互聯技術、虛實產線協同運作,以及數位即時監控,確保工廠生產品質。

除了既有的電動巴士產線建置外,鴻華橋頭新廠也將規劃商用/乘用車的實驗與測試環境。高雄也將會成為鴻海在全球電動車產業布局重要基地,除了和發產業園區電芯基地外,鴻海結合橋頭科學園區,打造自駕車聯網試驗場域,並與高雄在金屬材料及精密加工等產業的基礎,推動高雄電動車產業鏈,持續提供產能。

鴻華先進橋頭新廠動土儀式啟動 首座AI工廠落地高雄,MODEL T,電巴獲海內外客戶大力支持,加速打
鴻華先進橋頭新廠動土儀式啟動 首座AI工廠落地高雄,MODEL T,電巴獲海內外客戶大力支持,加速打造高雄在地電動車產業聚落。
圖/ 廠商提供

鴻海的底氣,智慧製造的主要推手

成立3年左右的「鴻海研究院人工智慧研究所」,是協助鴻海在三大產業方向的布局,包含電動車、數位健康和機器人領域的推手。

至今鴻海人工智慧研究所共發表了47篇論文、73篇專題到AI領域國際期刊,並申請多國專利。其中發表的論文當中,自動駕駛方案成為鴻海2023年最大亮點。

「AI自駕車軌跡預測系統」討論的議題為自駕車如何知道周圍環境是否有人,再來透過預測與規劃,例如:車子打方向燈,系統可以預測車輛路徑,更進階知道旁邊的車子會不會切過來,要怎麼去行駛等等,而鴻海人工智能研究所與香港城市大學共同合作打造的QCNet(自駕車軌跡預測系統),就是解決自動駕駛的預測與規劃的問題,並在全球規模最大,且最具挑戰性的兩大自駕車軌跡預測挑戰排行榜Argoverse 1與Argoverse 2,取得排名第一的佳績,準確度優於業界,未來可應用於集團電動車自動駕駛系統,大幅提升自駕決策的實時性與安全性。

鴻海「2024 臺北國際車用電子展」
鴻海「2024 臺北國際車用電子展」,結合AI輔助設計的電驅系統,以及一系列車用電池、充電樁、電控系統、碳化矽晶圓等產品,展示集團完整電動車生態系
圖/ 廠商提供

而電動車只是鴻海三大產業方向的其中之一,未來鴻海人工智慧研究所還會持續端出新的突破,但就要看能跟鴻海未來怎麼在研究之上,以及在商業層面有所進展。

延伸閱讀:鴻海CEO輪值開跑,6事業群總經理各當家半年!好處是什麼?跟台積電雙首長制差在哪?

責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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